文本生成_大模型服务平台百炼(Model Studio)-阿里云帮助中心

文本生成模型能根据输入的提示词（Prompt）创作出连贯的文本，适用于内容创作、代码生成、智能客服、文本翻译及摘要生成等场景。

核心概念

与模型交互的核心是消息（Message）对象。每条消息由角色（Role）和内容（Content）组成，具体为：

系统消息（System Message）：设定模型扮演的角色或遵循的指令。若不指定，默认为"You are a helpful assistant"。
用户消息（User Message）：用户向模型提出的问题或输入的指令。
助手消息（Assistant Message）：模型的回复内容。

输入为消息数组messages，通常包含一个 system 消息（推荐）和一个 user 消息。

system消息是可选的，但建议使用它来设定模型的角色和行为准则，以获得更稳定、一致的输出。

[
    {"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手，需要提供精准、高效且富有洞察力的回应，随时准备协助用户处理各种任务与问题。"},
    {"role": "user", "content": "你是谁？"}
]

输出的响应对象中会包含模型回复的内容，角色为assistant，内容是根据输入生成的回复。

{
    "role": "assistant",
    "content": "你好！我是Qwen，是阿里巴巴集团旗下的通义实验室自主研发的超大规模语言模型。我可以帮助你回答问题、创作文字、进行逻辑推理、编程等。我能够理解并生成多种语言，支持多轮对话和复杂任务处理。如果你有任何需要帮助的地方，尽管告诉我！"
}

快速开始

本节以调用通义千问模型为例，介绍文本生成模型的基础用法。若想获得更高质量的生成结果，可参考深度思考。

您需要已获取API Key并配置API Key到环境变量。如果通过OpenAI SDK或DashScope SDK进行调用，还需要安装SDK。

同步调用

OpenAI兼容

以下展示了模型完整响应的 JSON 示例，可以通过choices[0].message.content字段提取模型的回复内容。

Python

import os
from openai import OpenAI

try:
    client = OpenAI(
        # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
        # 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        # 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    )

    completion = client.chat.completions.create(
        # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
        model="qwen-plus",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            {"role": "user", "content": "你是谁？"},
        ],
    )
    # print(completion.choices[0].message.content)
    print(completion.model_dump_json())
except Exception as e:
    print(f"错误信息：{e}")
    print("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code")

Java

// 建议 OpenAI Java SDK版本 >= 3.5.0
//  Maven依赖
//  <dependency>
//      <groupId>com.openai</groupId>
//      <artifactId>openai-java</artifactId>
//      <version>3.5.0</version>
//  </dependency>
import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletion;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;


public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 创建 OpenAI 客户端，连接 DashScope 的兼容接口
            OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
                    // 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为.apiKey("sk-xxx")
                    // 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
                    .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                    // 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
                    .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                    .build();

            // 创建 ChatCompletion 参数
            ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
                    .model("qwen-plus")  // 指定模型
                    .addSystemMessage("You are a helpful assistant.")
                    .addUserMessage("你是谁？")
                    .build();

            // 发送请求并获取响应
            ChatCompletion chatCompletion = client.chat().completions().create(params);
            // 若需要以Json格式输出，可使用fastjson2.JSON中的JSON.toJSONString(chatCompletion)
            System.out.println(chatCompletion);
            
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("错误信息：" + e.getMessage());
            System.out.println("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code");
        }
    }
}

Node.js

// 需要 Node.js v18+
// 使用 `import` 语法，需要 Node.js 环境支持 ES 模块 (ESM)。请确保您的package.json文件中包含"type": "module",或者将此文件保存为.mjs扩展名。
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI(
    {
        // 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：apiKey: "sk-xxx",
        // 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
        apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
        // 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
        baseURL: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
    }
);
const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "qwen-plus",  //模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    messages: [
        { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
        { role: "user", content: "你是谁？" }
    ],
});
console.log(JSON.stringify(completion, null, 2))

Go

// OpenAI Go SDK版本不低于 v2.4.0
package main

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"os"

	"github.com/openai/openai-go/v2"
	"github.com/openai/openai-go/v2/option"
)

func main() {
	// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：apiKey := "sk-xxx"
	// 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
	apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
	client := openai.NewClient(
		option.WithAPIKey(apiKey),
		// 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
		option.WithBaseURL("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"),
	)
	chatCompletion, err := client.Chat.Completions.New(
		context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
			Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
				openai.SystemMessage("You are a helpful assistant."),
				openai.UserMessage("你是谁？"),
			},
			Model: "qwen-plus",
		},
	)

	if err != nil {
		fmt.Fprintf(os.Stderr, "请求失败: %v\n", err)
		// 更多错误信息，请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code
		os.Exit(1)
	}

	jsonData, _ := json.MarshalIndent(chatCompletion, "", "  ")
	fmt.Println(string(jsonData))

}

C#（HTTP）

using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;

class Program
{
    private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();

    static async Task Main(string[] args)
    {
        // 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：string? apiKey = "sk-xxx";
        // 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
        string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
        // 设置请求 URL 和内容
        // 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
        string url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions";
        // 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
        string jsonContent = @"{
            ""model"": ""qwen-plus"",
            ""messages"": [
                {
                    ""role"": ""system"",
                    ""content"": ""You are a helpful assistant.""
                },
                {
                    ""role"": ""user"",
                    ""content"": ""你是谁？""
                }
            ]
        }";

        // 发送请求并获取响应
        string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);

        // 输出结果
        Console.WriteLine(result);
    }

    private static async Task<string> SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey)
    {
        using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"))
        {
            // 设置请求头
            httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
            httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));

            // 发送请求并获取响应
            HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);

            // 处理响应
            if (response.IsSuccessStatusCode)
            {
                return await response.Content.ReadAsStringAsync();
            }
            else
            {   
                // 更多错误信息，请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code
                return $"请求失败: {response.StatusCode}";
            }
        }
    }
}

PHP（HTTP）

<?php
// 设置请求的URL
// 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
$url = 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions';
// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：$apiKey = "sk-xxx";
// 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');
// 设置请求头
$headers = [
    'Authorization: Bearer '.$apiKey,
    'Content-Type: application/json'
];
// 设置请求体
$data = [
    // 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    "model" => "qwen-plus",
    "messages" => [
        [
            "role" => "system",
            "content" => "You are a helpful assistant."
        ],
        [
            "role" => "user",
            "content" => "你是谁？"
        ]
    ]
];
// 初始化cURL会话
$ch = curl_init();
// 设置cURL选项
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($data));
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);
// 执行cURL会话
$response = curl_exec($ch);
// 检查是否有错误发生
// 更多错误信息，请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code
if (curl_errno($ch)) {
    echo 'Curl error: ' . curl_error($ch);
}
// 关闭cURL资源
curl_close($ch);
// 输出响应结果
echo $response;
?>

curl

# ======= 重要提示 =======
# 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
# 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions
# === 执行时请删除该注释 ===
curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
    "model": "qwen-plus",
    "messages": [
        {
            "role": "system",
            "content": "You are a helpful assistant."
        },
        {
            "role": "user", 
            "content": "你是谁？"
        }
    ]
}'

返回结果

{
    "choices": [
        {
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "我是通义千问，阿里巴巴集团旗下的通义实验室自主研发的超大规模语言模型。我可以帮助你回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！"
            },
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "logprobs": null
        }
    ],
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 26,
        "completion_tokens": 66,
        "total_tokens": 92
    },
    "created": 1726127645,
    "system_fingerprint": null,
    "model": "qwen-plus",
    "id": "chatcmpl-81951b98-28b8-9659-ab07-xxxxxx"
}

DashScope

以下展示了模型完整响应 JSON 示例，可以通过output.choices[0].message.content字段提取模型的回复内容。

Python

import json
import os
from dashscope import Generation
import dashscope 

# 若使用新加坡地域的模型，请释放下列注释
# dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "你是谁？"},
]
response = Generation.call(
    # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key = "sk-xxx",
    # 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    model="qwen-plus",
    messages=messages,
    result_format="message",
)

if response.status_code == 200:
    print(json.dumps(response, default=lambda o: o.__dict__, indent=4))
else:
    print(f"HTTP返回码：{response.status_code}")
    print(f"错误码：{response.code}")
    print(f"错误信息：{response.message}")
    print("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code")

Java

// 建议 DashScope Java SDK版本 >= 2.20.6
// Maven依赖
// <dependency>
//     <groupId>com.alibaba</groupId>
//     <artifactId>dashscope-sdk-java</artifactId>
//     <version>2.20.6</version>
// </dependency>
import java.util.Arrays;
import java.lang.System;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.Generation;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.generation.GenerationResult;
import com.alibaba.dashscope.common.Message;
import com.alibaba.dashscope.common.Role;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.InputRequiredException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;
import com.alibaba.dashscope.utils.Constants;

public class Main {
    // 若使用新加坡地域的模型，请释放下列注释
    // static {Constants.baseHttpApiUrl="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1";}
    public static GenerationResult callWithMessage() throws ApiException, NoApiKeyException, InputRequiredException {
        Generation gen = new Generation();
        Message systemMsg = Message.builder()
                .role(Role.SYSTEM.getValue())
                .content("You are a helpful assistant.")
                .build();
        Message userMsg = Message.builder()
                .role(Role.USER.getValue())
                .content("你是谁？")
                .build();
        GenerationParam param = GenerationParam.builder()
                // 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：.apiKey("sk-xxx")
                // 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                .model("qwen-plus")
                .messages(Arrays.asList(systemMsg, userMsg))
                .resultFormat(GenerationParam.ResultFormat.MESSAGE)
                .build();
        return gen.call(param);
    }
    public static void main(String[] args) {
        try {
            GenerationResult result = callWithMessage();
            System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
        } catch (ApiException | NoApiKeyException | InputRequiredException e) {
            System.err.println("错误信息："+e.getMessage());
            System.out.println("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code");
        }
    }
}

Node.js（HTTP）

// 需要 Node.js v18+
// 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：const apiKey = "sk-xxx";
// 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
const apiKey = process.env.DASHSCOPE_API_KEY;

const data = {
    model: "qwen-plus",
    input: {
        messages: [
            {
                role: "system",
                content: "You are a helpful assistant."
            },
            {
                role: "user",
                content: "你是谁？"
            }
        ]
    },
    parameters: {
        result_format: "message"
    }
};

async function callApi() {
    try {
        // 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
        const response = await fetch('https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation', {
            method: 'POST',
            headers: {
                'Authorization': `Bearer ${apiKey}`,
                'Content-Type': 'application/json'
            },
            body: JSON.stringify(data)
        });

        const result = await response.json();
        console.log(JSON.stringify(result));
    } catch (error) {
        // 操作失败: 错误信息
        // 更多错误信息，请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code
        console.error('操作失败:', error.message);
    }
}

callApi();

Go（HTTP）

package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"net/http"
	"os"
)

func main() {
	// 构建简化的请求体
	requestBody := map[string]interface{}{
		"model": "qwen-plus",
		"input": map[string]interface{}{
			"messages": []map[string]string{
				{
					"role":    "system",
					"content": "You are a helpful assistant.",
				},
				{
					"role":    "user",
					"content": "你是谁？",
				},
			},
		},
		"parameters": map[string]string{
			"result_format": "message",
		},
	}

	// 序列化为 JSON
	jsonData, _ := json.Marshal(requestBody)

	// 创建 HTTP 客户端和请求
	client := &http.Client{}
	// 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
	req, _ := http.NewRequest("POST", "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation", bytes.NewBuffer(jsonData))

	// 设置请求头
	apiKey := os.Getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
	req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)
	req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

	// 发送请求
	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer resp.Body.Close()

	// 读取响应体
	bodyText, _ := io.ReadAll(resp.Body)

	// 打印响应内容
	fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}

C#（HTTP）

using System.Net.Http.Headers;
using System.Text;

class Program
{
    private static readonly HttpClient httpClient = new HttpClient();

    static async Task Main(string[] args)
    {
        // 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：string? apiKey = "sk-xxx";
        // 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
        string? apiKey = Environment.GetEnvironmentVariable("DASHSCOPE_API_KEY");
        // 设置请求 URL 和内容
        // 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
        string url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
        string jsonContent = @"{
            ""model"": ""qwen-plus"",
            ""input"": {
                ""messages"": [
                    {
                        ""role"": ""system"",
                        ""content"": ""You are a helpful assistant.""
                    },
                    {
                        ""role"": ""user"",
                        ""content"": ""你是谁？""
                    }
                ]
            },
            ""parameters"": {
                ""result_format"": ""message""
            }
        }";

        // 发送请求并获取响应
        string result = await SendPostRequestAsync(url, jsonContent, apiKey);

        // 输出结果
        Console.WriteLine(result);
    }

    private static async Task<string> SendPostRequestAsync(string url, string jsonContent, string apiKey)
    {
        using (var content = new StringContent(jsonContent, Encoding.UTF8, "application/json"))
        {
            // 设置请求头
            httpClient.DefaultRequestHeaders.Authorization = new AuthenticationHeaderValue("Bearer", apiKey);
            httpClient.DefaultRequestHeaders.Accept.Add(new MediaTypeWithQualityHeaderValue("application/json"));

            // 发送请求并获取响应
            HttpResponseMessage response = await httpClient.PostAsync(url, content);

            // 处理响应
            if (response.IsSuccessStatusCode)
            {
                return await response.Content.ReadAsStringAsync();
            }
            else
            {
                return $"请求失败: {response.StatusCode}";
            }
        }
    }
}

PHP（HTTP）

<?php
// 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
$url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation";
// 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
$apiKey = getenv('DASHSCOPE_API_KEY');

$data = [
    "model" => "qwen-plus",
    "input" => [
        "messages" => [
            [
                "role" => "system",
                "content" => "You are a helpful assistant."
            ],
            [
                "role" => "user",
                "content" => "你是谁？"
            ]
        ]
    ],
    "parameters" => [
        "result_format" => "message"
    ]
];

$jsonData = json_encode($data);

$ch = curl_init($url);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $jsonData);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, [
    "Authorization: Bearer $apiKey",
    "Content-Type: application/json"
]);

$response = curl_exec($ch);
$httpCode = curl_getinfo($ch, CURLINFO_HTTP_CODE);

if ($httpCode == 200) {
    echo "模型响应: " . $response;
} else {
    echo "请求错误: " . $httpCode . " - " . $response;
}

curl_close($ch);
?>

curl

# ======= 重要提示 =======
# 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
# 以下为北京地域url，若使用新加坡地域的模型，需将url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation
# === 执行时请删除该注释 ===
curl --location "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation" \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
    "model": "qwen-plus",
    "input":{
        "messages":[      
            {
                "role": "system",
                "content": "You are a helpful assistant."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "你是谁？"
            }
        ]
    },
    "parameters": {
        "result_format": "message"
    }
}'

返回结果

{
    "output": {
        "choices": [
            {
                "finish_reason": "stop",
                "message": {
                    "role": "assistant",
                    "content": "我是通义千问，阿里巴巴集团旗下的通义实验室自主研发的超大规模语言模型。我可以帮助你回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！"
                }
            }
        ]
    },
    "usage": {
        "total_tokens": 92,
        "output_tokens": 66,
        "input_tokens": 26
    },
    "request_id": "09dceb20-ae2e-999b-85f9-xxxxxx"
}

异步调用

处理高并发请求时，调用异步接口能有效提升程序效率。

OpenAI兼容

Python

import os
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
import platform

# 创建异步客户端实例
client = AsyncOpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    # 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

# 定义异步任务列表
async def task(question):
    print(f"发送问题: {question}")
    response = await client.chat.completions.create(
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
            {"role": "user", "content": question}
        ],
        model="qwen-plus",  # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
    )
    print(f"模型回复: {response.choices[0].message.content}")

# 主异步函数
async def main():
    questions = ["你是谁？", "你会什么？", "天气怎么样？"]
    tasks = [task(q) for q in questions]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == '__main__':
    # 设置事件循环策略
    if platform.system() == 'Windows':
        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
    # 运行主协程
    asyncio.run(main(), debug=False)

Java

import com.openai.client.OpenAIClientAsync;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClientAsync;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建 OpenAI 客户端，连接 DashScope 的兼容接口
        OpenAIClientAsync client = OpenAIOkHttpClientAsync.builder()
                // 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为.apiKey("sk-xxx")
                // 新加坡和北京地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
                .apiKey(System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"))
                // 以下是北京地域base_url，如果使用新加坡地域的模型，需要将base_url替换为：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
                .baseUrl("https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1")
                .build();

        // 定义问题列表
        List<String> questions = Arrays.asList("你是谁？", "你会什么？", "天气怎么样？");

        // 创建异步任务列表
        CompletableFuture<?>[] futures = questions.stream()
                .map(question -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
                    System.out.println("发送问题: " + question);
                    // 创建 ChatCompletion 参数
                    ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
                            .model("qwen-plus")  // 指定模型
                            .addSystemMessage("You are a helpful assistant.")
                            .addUserMessage(question)
                            .build();

                    // 发送异步请求并处理响应
                    return client.chat().completions().create(params)
                        .thenAccept(chatCompletion -> {
                            String content = chatCompletion.choices().get(0).message().content().orElse("无响应内容");
                            System.out.println("模型回复: " + content);
                        })
                        .exceptionally(e -> {
                            System.err.println("错误信息：" + e.getMessage());
                            System.out.println("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code");
                            return null;
                        });
                }).thenCompose(future -> future))
                .toArray(CompletableFuture[]::new);

        // 等待所有异步操作完成
        CompletableFuture.allOf(futures).join();
    }
}

DashScope

DashScope SDK的文本生成异步调用，目前仅支持Python。

# DashScope Python SDK版本需要不低于 1.19.0
import asyncio
import platform
from dashscope.aigc.generation import AioGeneration
import os
import dashscope 

# 若使用新加坡地域的模型，请释放下列注释
# dashscope.base_http_api_url = "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v1"

# 定义异步任务列表
async def task(question):
    print(f"发送问题: {question}")
    response = await AioGeneration.call(
        # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
        api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
        model="qwen-plus",  # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
        messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                  {"role": "user", "content": question}],
        result_format="message",
    )
    print(f"模型回复: {response.output.choices[0].message.content}")

# 主异步函数
async def main():
    questions = ["你是谁？", "你会什么？", "天气怎么样？"]
    tasks = [task(q) for q in questions]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == '__main__':
    # 设置事件循环策略
    if platform.system() == 'Windows':
        asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
    # 运行主协程
    asyncio.run(main(), debug=False)

返回结果

注意：由于调用是异步的，实际运行时响应的返回顺序可能与示例不同。

发送问题: 你是谁？
发送问题: 你会什么？
发送问题: 天气怎么样？
模型回复: 你好！我是通义千问，阿里巴巴集团旗下的通义实验室自主研发的超大规模语言模型。我可以帮助你回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。如果你有任何问题或需要帮助，欢迎随时告诉我！
模型回复: 您好！我目前无法实时获取天气信息。您可以告诉我您所在的城市或地区，我会尽力为您提供一些通用的天气建议或信息。或者您也可以使用天气应用查看实时天气情况。
模型回复: 我会很多技能，比如：

1. **回答问题**：无论是学术问题、生活常识还是专业知识，我都可以尝试帮你解答。
2. **创作文字**：我可以写故事、公文、邮件、剧本等各类文本。
3. **逻辑推理**：我可以帮助你解决一些逻辑推理问题，比如数学题、谜语等。
4. **编程**：我可以提供编程帮助，包括代码编写、调试和优化。
5. **多语言支持**：我支持多种语言，包括但不限于中文、英文、法语、西班牙语等。
6. **观点表达**：我可以为你提供一些观点和建议，帮助你做出决策。
7. **玩游戏**：我们可以一起玩文字游戏，比如猜谜语、成语接龙等。

如果你有任何具体的需求或问题，欢迎告诉我，我会尽力帮助你！

模型选型建议

通用模型

通义千问Max、通义千问Plus 和通义千问Flash 均已升级至Qwen3系列，并兼容OpenAI调用方式，适用于智能客服、文本创作、内容润色以及摘要总结等多种场景。

通义千问Plus：在效果、速度和成本上表现均衡，是多数场景的推荐选择。
通义千问Max ：通义千问系列效果最好的模型，适合处理复杂、多步骤任务。
通义千问Flash ：通义千问系列速度最快、成本极低的模型，适用于执行简单任务。

特定场景模型

针对明确的业务需求，阿里云百炼提供多种专用优化模型，覆盖代码能力、超长文档、翻译、数据挖掘、法律、意图理解、角色扮演、深入研究等领域。

多模态模型

通义千问VL（文+图->文）：具备图像理解能力，支持光学字符识别（OCR）、视觉推理和图文理解等任务。
通义千问Omni（全模态-> 文+音）：支持视频、音频、图片、文本等多种数据输入，生成文本和语音输出，以应对跨模态复杂任务。
通义千问Audio（文+音->文）：具有音频理解能力，支持语音转录、语义理解、情感分析、音频事件检测和语音聊天等功能。
语音识别模型（音->文）：识别并转写音频中的语音内容，支持中文（含粤语等各种方言）、英文、日语、韩语等。

第三方模型

阿里云百炼支持 DeepSeek、Kimi、GLM-4.5、Llama、百川、MiniMax等众多知名的第三方大语言模型，完整模型列表请参考文本生成-第三方模型。

API 参考

模型调用的完整参数列表，请参考 OpenAI 兼容 API 参考和DashScope API 参考。

常见问题

Q：通义千问 API 为何无法分析网页链接？

A：通义千问 API 本身不具备直接访问和解析网页链接的能力，可以通过Function Calling、MCP等功能，或结合 Python 的 Beautiful Soup 等网页抓取工具读取网页信息。

Q：网页端通义千问和通义千问 API 的回复为什么不一致？

A：网页端通义千问在通义千问 API 的基础上做了额外的工程优化，因此可以达到解析网页、联网搜索、画图、制作 PPT等功能，这些本身并不属于大模型 API 的能力，可以通过联网搜索、Function Calling、MCP等功能优化模型的效果。